共轭梯度法(Python实现)
共轭梯度法(Python实现) 使用共轭梯度法,分别使用Armijo准则和Wolfe准则来求步长 求解方程 的极小值 import numpy as np # import tensorflow as tf def gfun(
共轭梯度法(Python实现) 使用共轭梯度法,分别使用Armijo准则和Wolfe准则来求步长 求解方程 的极小值 import numpy as np # import tensorflow as tf def gfun(
重用预训练的嵌入 TensorFlow Hub项目可以轻松地在自己的模型中重用经过预训练的模型组件。这些模型组件称为模块。只需要浏览TF Hub储存库,就能找到需要的,然后将代码示例复制到下项目中,该模块将连同其预先训练的权重一起自动下载并包含在模型中: # 在情感分析模型中使用
情感分析 如果MNIST是计算机视觉的“hello world”,那么IMDB评论数据集就是自然语言处理的“hello world”:它提取了来自著名的互联网电影数据库的50000条英文电影评论(其中25000条用于训练,25000条用于测试),每条评论的简单二元目标值表明了该评
从定位参数到仅限关键字参数 Python最好的特性之一是提供了极为灵活的参数处理机制,而且Python3进一步提供了仅限关键字参数(keyword-only argument)。与之密切相关的是,调用函数时使用*和**展开可迭代对象,映射到单个参数 # tag函数用于生成HTML
函数内省 除了__doc__,函数对象还有很多属性。使用dir函数可以探知factorial具有下述属性: def factorial(n): return 1 if n < 2 else n * factorial(n - 1) dir(factorial) ['
用户定义的可调用类型 不仅Python函数是真正的对象,任何Python对象都可以表现得像函数。为此,只需要实现方法__call__ # 调用BingoCage实例,从打乱的列表中取出一个元素 import random class BingoCage: def init
可调用对象 除了用户定义的对象,调用运算符(即())还可以应用到其他对象上。如果想判断对象能否调用,可以使用内置的callable()函数。 Python数据模型文档列出了7种可调用对象 1.用户定义的函数 使用def语句或lambda表达式创建 内置函数 使用C语言(CPyth
匿名函数 lambda关键字在Python表达式内部创建匿名函数 然后,Python简单的语法限制了lambda函数的定义体只能使用纯表达式。lambda函数的定义体中不能赋值,也不能使用while和try等Python语句 在参数列表中最适合使用匿名函数 # 使用lambda表
高阶函数 接受函数为参数,或者把函数作为结果返回的函数是高阶函数(high-order function)。map函数就是一个,内置函数sorted也是:可选的key参数用于提供一个函数,它会应用到各个元素上进行排序 # 根据单词长度给一个列表排序 fruits = ['
一等函数 在Python中,函数是一等对象。编程语言理论家把“一等对象”定义为满足下述条件的程序实体: 在运行时创建 能赋值给变量或数据结构中的元素 能作为参数传递给函数 能作为函数的返回结果 在Python中,整数、字符串和字典都是一等对象 把函数视作对象 Python函数是对